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我正在为我的网站构建一个推荐系统,在该系统中,用户将根据他们在我的网站上访问产品的选择获得推荐。类似的产品会推荐给用户。但是,我已经完成了我的机器学习部分并测试了结果。

我期待部署这种机器学习模型,它会在我的网站上为用户生成一组建议。我正在寻求建筑解决方案/技术解决方案的帮助,以在网站上部署此模型。由于推荐必须是实时推荐,因此模型必须不断地从用户的实时数据中学习。

目前我的用户数据来自不同的服务器,而该服务器的问题在于,由于它是第三方服务,需要 24 小时以上才能访问该数据。这很好,虽然我需要数据来构建机器学习模型,但对于实际部署,无法利用此服务器。

我应该考虑建立自己的服务器吗?如果在那种情况下,我可以利用什么技术?我真的在为此寻找 IT 解决方案。

任何指导将不胜感激!

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这并不复杂。相当标准的解决方案是:

  1. WEB API,类似于GET /api/recommendations/.
  2. 每次请求建议时执行的单独脚本可以通过例如 STDIN/STDOUT 与调用者通信。

第一个更传统地用于 Web 应用程序,而第二个更适用于 prototypig。

于 2019-08-21T11:36:00.817 回答